Bibliographic record
Abstract
Les modèles d’affaires de la sphère financière se sont accrus au rythme de l’expansion des nouvelles technologies de communication et de transmission des données et au rythme de l’accélération de la mondialisation. Alors que jadis, l’élément central du développement était la personne humaine, voilà que les éléments centraux du développement et de la croissance sont l’économie et la finance. Finalement, les modèles d’affaires de la sphère financière se concentrent sur la croissance continue, le profit maximal et le meilleur rendement sur le capital investi. Ils visent à l’enrichissement des actionnaires et des hauts gestionnaires. Il faut penser la finance « autrement ». Au lieu de rechercher la domination et l’exploitation des uns par les autres (le courant primaire), envisageons un retour incontournable au courant civilisateur, celui d’une liberté qui ne nuit pas à celle des autres, une égalité des droits et des chances et une solidarité source de fraternité universelle. C’est encore un objectif à atteindre, tout particulièrement pour les acteurs de la sphère financière. Le modèle de la banque coopérative a, peut-être, encore un rôle à jouer !
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".